基于ITK的MR腦組織圖像分割方法的研究的中期報(bào)告

基于ITK的MR腦組織圖像分割方法的研究的中期報(bào)告摘要：本文研究了基于ITK的MR腦組織圖像分割方法，在前期對(duì)MRI技術(shù)和腦組織分割方法進(jìn)行了了解與分析的基礎(chǔ)上，介紹了ITK庫的基本使用方法，重點(diǎn)介紹了包括濾波器、閾值分割、區(qū)域生長、小波變換等在內(nèi)的MR腦組織圖像分割算法，最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于ITK的MR腦組織圖像分割方法的有效性。關(guān)鍵詞：MRI；腦組織分割；ITK庫；濾波器；閾值分割；區(qū)域生長；小波變換1.研究背景腦組織分割是MRI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像診斷中的重要應(yīng)用之一，可以幫助醫(yī)生了解患者的腦部情況，進(jìn)一步進(jìn)行病因分析、治療規(guī)劃等。但由于腦部組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且患者個(gè)體差異較大，傳統(tǒng)的腦部組織分割方法存在著不便捷、耗時(shí)長、精度低等問題。因此，如何快速準(zhǔn)確地對(duì)腦組織進(jìn)行分割成為當(dāng)前MRI技術(shù)相關(guān)研究的重點(diǎn)之一。2.方法簡介2.1.MRI技術(shù)MRI（MagneticResonanceImaging）是一種能夠?qū)θ梭w內(nèi)部進(jìn)行非侵入式檢查的影像技術(shù)，通過使人體置于強(qiáng)磁場(chǎng)和高頻電磁波的作用下，得到人體內(nèi)部各組織的圖像信息?，F(xiàn)代MRI技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中非侵入性最強(qiáng)、分辨率最高的成像技術(shù)之一。2.2.ITK庫ITK（InsightSegmentationandRegistrationToolkit）是一個(gè)開放源代碼的C++庫，主要用于圖像分割和配準(zhǔn)，是醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域中常用的圖像分析工具之一。ITK庫提供了各種基本和高級(jí)圖像算法，例如卷積、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)、閾值分割等，可以應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像各個(gè)領(lǐng)域。2.3.MR腦組織圖像分割算法（1）濾波器濾波器是用于去除噪聲和平滑圖像的常用方法，主要分為線性濾波器和非線性濾波器兩種。線性濾波器的作用是消除噪聲，改善圖像質(zhì)量；非線性濾波器的作用是平滑圖像，去除噪聲的同時(shí)保留圖像的邊沿信息。（2）閾值分割閾值分割是一種簡單的圖像分割方法，其基本思想是將圖像的像素值分為若干個(gè)類別，每個(gè)類別的像素值具有相似性。常用的閾值分割算法有全局閾值、多閾值、自適應(yīng)閾值等。（3）區(qū)域生長區(qū)域生長是利用領(lǐng)域像素的灰度值信息來劃分圖像的一種分割方法，其基本思想是從種子點(diǎn)開始，將其所在的區(qū)域像素與種子點(diǎn)所在的區(qū)域像素進(jìn)行相似性比較，如果相似，則將該區(qū)域像素加入到該區(qū)域中，否則剔出。區(qū)域生長算法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)噪聲比較穩(wěn)定。（4）小波變換小波變換是一種多分辨率分析方法，其基本思想是將信號(hào)分為多個(gè)尺度，每個(gè)尺度上分別進(jìn)行小波變換，然后通過閾值處理、逆變換等方法將信號(hào)重構(gòu)出來，具有時(shí)域和頻域信息。3.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果本文選取了標(biāo)準(zhǔn)的MRI圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，采用ITK庫中的各種算法進(jìn)行處理，結(jié)果表明基于ITK的MR腦組織圖像分割方法具有較好的效果。4.結(jié)論與展望本文對(duì)基于ITK的MR腦組織圖像分割方法進(jìn)行了研究，通過實(shí)